当前位置：首页 > news >正文

使用通义千问大模型做结构化输出报错的分析

news 来源：原创 2025/5/1 6:28:17

在LangChain官方网站学习调用大语言模型从文本提取信息。代码如下

import getpass  
import os  from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate  
from pydantic import BaseModel, Field  
from langchain.chat_models import init_chat_model  if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter OpenAI API key: ")  llm = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")  tagging_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(  """  Extract the desired information from the following passage.Only extract the properties mentioned in the 'Classification' function.Passage:{input}"""
)  class Classification(BaseModel):  sentiment: str = Field(description="The sentiment of the text")  aggressiveness: int = Field(description="How aggressive the text is on a scale from 1 to 10")  language: str = Field(description="The language the text is written in")  structured_llm = llm.with_structured_output(Classification)  inp = "Estoy increiblemente contento de haberte conocido! Creo que seremos muy buenos amigos!"  
prompt = tagging_prompt.invoke({"input": inp})  
response = structured_llm.invoke(prompt)  
print(response)

这段代码使用gpt-4o-mini这个模型来分析一段西班牙文字，想提取出文字中的情绪、进攻性和文字的语言。

尝试把大模型从gpt换成通义千问，于是修改构造chat model的代码。从

llm = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")

改为

llm = init_chat_model(  model_provider="openai",  model="qwen-plus-2025-04-28",  base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  api_key=os.environ["QWEN_API_KEY"]
)

执行代码，发现报错

openai.BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'code': 'invalid_parameter_error', 'param': None, 'message': "<400> InternalError.Algo.InvalidParameter: 'messages' must contain the word 'json' in some form, to use 'response_format' of type 'json_object'.", 'type': 'invalid_request_error'}, 'id': 'chatcmpl-515a50a0-25a6-9cc2-aa7d-03884b01e6ee', 'request_id': '515a50a0-25a6-9cc2-aa7d-03884b01e6ee'}

从错误代码400推测是通义千问大模型服务返回的错误，于是查询通义千问结构化输出的文档，在 使用方法 里列出了两个条件

设置参数
您需要设置请求参数response_format为{“type”: “json_object”}。
提示词指引
您需要在提示词中指引模型输出 JSON 字符串，否则会报错：‘messages’ must contain the word ‘json’ in some form, to use ‘response_format’ of type ‘json_object’.

按照要求添加了请求参数，修改了提示词，运行发现了新的错误（证明通义千问给出的解决方案是有效的）。

pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for Classification
aggressivenessField required [type=missing, input_value={'language': 'Spanish', 'sentiment': 'positive'}, input_type=dict]

从错误提示看，大模型服务端返回的信息中只有我们需要的 sentiment 和 language ，但没有包含我们需要的 aggressiveness 。于是注释了代码中aggressive那一行。

随后多次运行了程序，每次运行的结果可能会有差异，总共发现了下面三种结果。

sentiment='positivo' language='español'

这个结果确实返回了我们需要的信息，但信息（positivo 和 español）是西班牙语。

pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for Classification
sentimentField required [type=missing, input_value={'emotion': 'positive', 'language': 'Spanish'}, input_type=dict]

这个错误结果中没有我们需要的 sentiment ，但多了一个我们不需要的 emotion 。

sentiment='positive' language='Spanish'

这个结果也返回了我们需要的信息，而且信息通过英语返回的。

通义千问API返回的信息这么不稳定吗？直接找通义千问的文本对话试试看吧。结果如下

请添加图片描述

因为这里是和大模型直接聊天，所以我对提示词做了一些修改。看得出通义是能够提取 aggressiveness的，结果也是挺稳定的。那为什么使用代码和文本聊天得到的结果有这么大的差别呢？在文本聊天中，我们在提示词里明确写出了需要从文本中提取的属性。反观我们通过代码向通义发出的API request body是这样的

请添加图片描述